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公司董事會(huì)流行討論“機(jī)器學(xué)習(xí)”的話題

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放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2017-11-04   瀏覽次數(shù):1108
核心提示:在過(guò)去的幾個(gè)月中,我與很多的決策者交流了有關(guān)人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的問(wèn)題。其中有幾名高管已經(jīng)被投資者詢問(wèn)了有關(guān)他們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)方面的戰(zhàn)略,以及在哪些方面運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)。那么這個(gè)技術(shù)課題為什么突然會(huì)成為公司董事會(huì)討論的話題呢?

  在曩昔的幾個(gè)月中,我與許多的決議計(jì)劃者交換了有關(guān)人工智能特殊是機(jī)械進(jìn)修方面的成績(jī)。個(gè)中有幾名高管曾經(jīng)被投資者訊問(wèn)了有關(guān)他們?cè)跈C(jī)械進(jìn)修(Machine Learning)方面的計(jì)謀,和在哪些方面應(yīng)用了機(jī)械進(jìn)修。那末這個(gè)技巧課題為何忽然會(huì)成為公司董事會(huì)評(píng)論辯論的話題呢?

  盤(pán)算機(jī)應(yīng)當(dāng)為人類處理成績(jī)。傳統(tǒng)的辦法是“編寫(xiě)”所需的法式,換句話說(shuō),就是我們教電腦成績(jī)處理的算法。該算法具體描寫(xiě)懂得決成績(jī)的進(jìn)程,就像食譜一樣。許多義務(wù)都可以用算法來(lái)描寫(xiě)。例如,在小學(xué)里,我們進(jìn)修了數(shù)字加法算法。當(dāng)觸及到要疾速、完善地運(yùn)轉(zhuǎn)這類算法時(shí),盤(pán)算機(jī)比人類更勝任這個(gè)任務(wù)。

人工智能,機(jī)器

  
  但是,這個(gè)成績(jī)處理的進(jìn)程是有局限性的。我們?nèi)艉伪嬲J(rèn)一張貓的照片呢?這個(gè)看起來(lái)很簡(jiǎn)略的義務(wù)卻難以用一種算法來(lái)描寫(xiě)。讓我們稍等少焉,細(xì)心想一想。即便是簡(jiǎn)略的解釋(如“有四條腿”或“有兩只眼睛”)也有其缺陷,由于這些特色能夠會(huì)被隱蔽,或照片能夠只顯示了貓的一部門(mén)。假如我們碰到辨認(rèn)腿或眼睛的義務(wù)時(shí),那與辨認(rèn)貓一樣的艱苦。
  
  這恰是機(jī)械進(jìn)修展示其實(shí)力的處所。盤(pán)算機(jī)不須要開(kāi)辟算法來(lái)處理成績(jī),而是應(yīng)用示例來(lái)進(jìn)修算法自己。我們用樣原來(lái)練習(xí)盤(pán)算機(jī)。關(guān)于辨認(rèn)貓這個(gè)例子,我們須要應(yīng)用年夜量的標(biāo)注了貓的照片來(lái)練習(xí)體系(監(jiān)視進(jìn)修)。經(jīng)由過(guò)程這類方法,算法會(huì)產(chǎn)生退化,繼而成熟,并終究可以或許辨認(rèn)出生疏圖片上的貓。
  人工智能,機(jī)器
  現(xiàn)實(shí)上,在這類情形下,盤(pán)算機(jī)平日不會(huì)進(jìn)修經(jīng)典法式,乃至都不會(huì)進(jìn)修模子中的參數(shù),例如收集中的邊沿權(quán)重。這個(gè)道理可以與我們年夜腦(包括了神經(jīng)元)的進(jìn)修進(jìn)程比擬較。像年夜腦一樣,與傳統(tǒng)法式分歧,這類具有邊沿權(quán)重的收集簡(jiǎn)直弗成能被人類所懂得。

  人工智能,機(jī)器



  在這類情形下,被稱為深度進(jìn)修的人工神經(jīng)收集進(jìn)修辦法獲得了偉大的勝利。深度進(jìn)修是一種特別的機(jī)械進(jìn)修,反過(guò)去又是人工智能的一門(mén)學(xué)科,是盤(pán)算機(jī)迷信研討的重要分支。早在2012年,谷歌研討小構(gòu)成功地練習(xí)了一個(gè)具有16000臺(tái)盤(pán)算機(jī),并從1000萬(wàn)段YouTube視頻中辨認(rèn)貓(和其他對(duì)象種別)的收集。他們采取的就是深度進(jìn)修技巧。


人工智能,機(jī)器

  
  很多與演習(xí)有關(guān)的成績(jī)更偏向于屬于“辨認(rèn)貓”這個(gè)種別,而不是“數(shù)字加法”,是以,很難用人類編寫(xiě)的算法來(lái)處理這些成績(jī)。這些成績(jī)平日是在某些數(shù)據(jù)中辨認(rèn)形式,例如辨認(rèn)圖象中的對(duì)象、說(shuō)話中的文本或生意業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的訛詐行動(dòng)。
  
  這里有一個(gè)簡(jiǎn)略的例子,我們來(lái)看一下猜測(cè)性保護(hù)。想象一下很多傳感器正在發(fā)送數(shù)據(jù)流,有時(shí),某些機(jī)械會(huì)產(chǎn)生毛病。如今的困難就是進(jìn)修招致毛病的數(shù)據(jù)流的形式。一旦學(xué)會(huì)了這類形式,便可以在正常操作時(shí)代辨認(rèn)出這類形式,從而預(yù)防潛伏的毛病。
  
  固然機(jī)械進(jìn)修的道理其實(shí)不新穎,但今朝深受年夜眾的追捧。這重要有三個(gè)緣由:起首,用于運(yùn)用和練習(xí)的年夜量數(shù)據(jù)的可用性(“年夜數(shù)據(jù)”);其次,我們?nèi)缃窬哂袀ゴ蟮谋P(pán)算才能,特殊是在云端;第三,一系列的開(kāi)源項(xiàng)目使得每一個(gè)人或多或少會(huì)應(yīng)用一些算法。(本文援用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201711/370980.htm)
 
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